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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/54720
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Abreu, Mônica Cavalcanti Sá de | - |
dc.contributor.author | Andrade, Raphael de Jesus Campos de | - |
dc.date.accessioned | 2020-10-16T17:05:27Z | - |
dc.date.available | 2020-10-16T17:05:27Z | - |
dc.date.issued | 2019-12-18 | - |
dc.identifier.citation | ANDRADE, Raphael de Jesus Campos de. Modelo analítico de governança colaborativa e adaptativa de problemas perversos em sistemas sócio-ecológicos. 2019. 182 f. Tese (Doutorado em Administração e Controladoria) – Programa de Pós-Graduação em Administração e Controladoria, Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2019. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/54720 | - |
dc.description.abstract | This research has the main purpose of developing an analytical model of collaborative and adaptive governance of perverse problems for building resilience in socio-ecological systems affected by industrial disasters. Wicked problems are social and political planning dilemmas that resist clear definitions and predetermined sets of natural science and engineering solutions. Industrial disasters are phenomena that assume the condition of wickedness when they affect human welfare and the ability to provide ecosystem services, weakening the bond that constitutes them as a socio-ecological system. Approaches to collaborative and adaptive public governance are increasingly recognized in this gradation as the most conducive means of dealing with wicked problems in the context of industrial disasters. A case study related to the recovery process of the Rio Doce Basin, resulting from the Samarco mining disaster, was carried out. Occurred on November 2015 due to the rupture of the Fundão tailings dam in Minas Gerais, this was the largest environmental disaster in Brazil and the largest in the world involving tailings dams. In order to understand this phenomenon, a preliminary framework for governance of wicked industrial disasters was built, based on institutional theory and composed of elements of wicked problem literature and collaborative and adaptive governance. To apply this framework and operationalize this study, a socio-ecological inventory was done – a methodology created to increase the adaptation of policy networks to extreme changes from different phases, methods, techniques and research instruments. In this regard, the research stands out the use of bibliographic and documentary research, interviews supported by a semistructured script, network sampling and direct observation, the application of the conversation analysis method for data categorization and the use of abductive logic for the systematic combination of theoretical categories with empirical observations. Thus, it was possible to reformulate the research framework and then propose the definitive governance model of wicked industrial disasters for the generation of socio-ecological adaptation. In addition, the applicability of the proposed analytical model was confirmed by characterizing the process of recovery of the Rio Doce Basin in terms of its institutional design conditions, knowledge, leadership and structural arrangements, which together determined the learning levels. established social. It was observed that in Samarco’s case the attempt to resume fishing activity at the mouth of the Rio Doce and surrounding areas was the problem that most concentrates the characteristics of wickedness. In this context, it was found that the levels of social learning obtained were not enough to constitute a governance regime capable of coordinating the multiplicity of emerging interests. Thus, two conflicting institutional logics were established. One aimed at defending Samarco’s interests and the other at recognizing the rights of affected communities. Among the results of this power struggle several fishermen invested their compensation in intensifying fishing activity, causing the imminent risk of the ichthyofauna collapse and deepening the wickedness of the disaster. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Governança corporativa | pt_BR |
dc.subject | Aprendizagem Social | pt_BR |
dc.subject | Desastres Provocados pelo Homem | pt_BR |
dc.subject | Planejamento social | pt_BR |
dc.title | Modelo analítico de governança colaborativa e adaptativa de problemas perversos em sistemas sócio-ecológicos | pt_BR |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.description.abstract-ptbr | Esta pesquisa tem o propósito principal de desenvolver um modelo analítico de governança colaborativa e adaptativa de problemas perversos para a construção de resiliência em sistemas sócio-ecológicos afetados por desastres industriais. Problemas perversos são dilemas de planejamento social e político que resistem a definições claras e a conjuntos pré-determinados de soluções das ciências naturais e de engenharia. Desastres industriais são fenômenos que assumem a condição de perversidade quando afetam o bem-estar humano e a capacidade de prestação de serviços de ecossistemas, fraturando a acoplagem que os constituem como um sistema sócio-ecológico. Abordagens de governança pública, colaborativa e adaptativa são cada vez mais reconhecidas, nesta gradação, como os meios mais propícios para que se possa lidar com problemas perversos no contexto de desastres industriais. Sendo assim, realizou-se um estudo de caso relacionado ao processo de recuperação da Bacia do Rio Doce, decorrente do desastre da mineradora Samarco. Ocorrido em novembro de 2015, em função do rompimento da barragem de rejeitos de Fundão, em Minas Gerais, esse foi o maior desastre ambiental do Brasil e o maior do mundo envolvendo barragens de rejeito. Para a compreensão desse fenômeno, constituiu-se um framework preliminar de governança de desastres industriais perversos fundamentado sobre a teoria institucional e composto por elementos das literaturas de problemas perversos e de governança colaborativa e adaptativa. Para aplicação desse framework e operacionalização deste estudo, decidiu-se pela realização de um inventário sócioecológico, uma metodologia criada para acelerar a adaptação de redes de políticas a mudanças extremas a partir de diferentes fases, métodos, técnicas e instrumentos de pesquisa. Nesse aspecto, destacaram-se o uso de pesquisas bibliográficas e documentais, a realização de entrevistas suportadas por roteiro semiestruturado, amostragem em rede e observação direta, a aplicação do método de análise da conversação para a categorização dos dados e a utilização da lógica abdutiva para a combinação sistemática das categorias teóricas com as observações empíricas. Com isso, foi possível reformular o framework de pesquisa e, então, propor o modelo definitivo de governança de desastres industriais perversos para a geração de adaptação sócioecológica. Além disso, confirmou-se a aplicabilidade do modelo analítico proposto a partir da caracterização do processo de recuperação da Bacia do Rio Doce quanto às suas condições de desenho institucional, conhecimento, liderança e arranjos estruturais, que, em conjunto, determinaram os níveis de aprendizagem social estabelecidos. Observou-se, assim, que, no caso da Samarco, a tentativa de retomada da atividade pesqueira na foz do Rio Doce e áreas adjacentes se constituiu como o problema que mais concentra características da perversidade. Nesse contexto, constatou-se que os níveis de aprendizagem social obtidos não foram suficientes para constituir um regime de governança capaz de coordenar a multiplicidade de interesses emergentes. Estabeleceram-se, assim, duas lógicas institucionais conflitantes, uma voltada para a defesa de interesses da Samarco e outra para o reconhecimento de direitos das comunidades atingidas. Dentre os resultados dessa disputa de forças, observou-se que diversos pescadores investiram suas indenizações na intensificação da atividade pesqueira, causando o risco iminente do colapso da ictiofauna e, portanto, aprofundando a perversidade do desastre. | pt_BR |
Aparece nas coleções: | PPAC - Teses defendidas na UFC |
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